Estimação distribuída de erros em sistemas de navegação inercial auxiliada - Ronan Arraes Jardim Chagas (2012)
Uma rede de sensores distribuídos estimando processos dinâmicos pode atingir um nível de robustez maior na operação. Nesse cenário, se um determinado nó apresentar falhas, as informações oriundas da rede poderão impedir a degradação significativa ou a interrupção do processo de estimação. A literatura científica possui um desenvolvimento vasto em algoritmos para fundir informações em uma rede de sensores na qual cada nó está observando o mesmo processo dinâmico. Também existem alguns desenvolvimentos para fundir essas informações quando a comunicação ocorre com atrasos. Entretanto, no melhor conhecimento do autor, ainda não foram desenvolvidos algoritmos para realizar estimação distribuída quando os nós observam processos diferentes, mas relacionados entre si, em redes cuja comunicação envolve atrasos. Aplicações interessantes fazem parte desse tipo de cenário, como, por exemplo, a estimação dos respectivos erros de navegação e dos sensores em cada um dos sistemas de navegação embarcados em veículos aéreos não-tripulados (VANTs) voando em formação e munidos de algum dispositivo de comunicação. Dessa forma, esse trabalho buscou desenvolver técnicas para fundir medidas atrasadas em redes de sensores nas quais os nós não compartilham o mesmo modelo dinâmico. Dois novos algoritmos sub-ótimos foram propostos: a extrapolação de medidas e o transporte de medidas. Estes foram comparados com uma abordagem clássica de fusão de medidas atrasadas em um filtro de Kalman, que é ótima por construção, e que foi adaptada para o problema distribuído em questão. Num primeiro momento, os algoritmos foram analisados de maneira teórica, calculando-se a performance esperada, a necessidade de memória e a carga computacional baseada no número de operações de ponto flutuante. Logo após, os algoritmos foram testados em um exemplo numérico simplificado para uma primeira validação. Então, uma rede de VANTs simulados foi construída e foi considerado que os veículos trocam, com atraso, as medidas dos sensores GNSS aliadas com uma informação da posição relativa entre as aeronaves. Os dois algoritmos desenvolvidos foram comparados com a abordagem ótima e seus respectivos desempenhos e cargas computacionais foram numericamente aferidos. Concluiu-se que, para fins práticos, os métodos sub-ótimos fundem apropriadamente as medidas atrasadas, limitando os erros de navegação, e apresentam carga computacional significativamente menor do que o método ótimo. A performance da extrapolação de medidas se mostrou bastante degradada quando o atraso na troca de informações é alto. Já o transporte de medidas obteve performance muito similar à abordagem clássica em todos os cenários simulados. Dessa forma, a investigação indica que os métodos desenvolvidos apresentam uma melhor razão custo/benefício com respeito à abordagem ótima para a aplicação mencionada, tanto em cenários com atrasos pequenos como em situações com atrasos grandes.